第一章 解構巨震（摘錄）
林宗弘（中研院社會所研究員）、林冠慧（臺師大環境教育所助理教授）
九二一震災是臺灣社會在戰後遭遇過最嚴重的天災，本書將透過九二一震災說明震災風險研究的基本架構，我們稱為地震災害的風險函數，這個風險函數主要包括四個基本概念：危害度、暴露度、脆弱度與韌性；其次，震災或其他天災的風險函數，往往是歷史上國家與公民社會互動與制度變遷的結果，因此，我們將介紹歷史制度論的災難研究觀點，即國家與公民社會互動，塑造一國或一個社區裡的危害度、暴露度、脆弱度與韌性的研究框架，並且以九二一震災為案例，進行完整的風險分析，成為貫穿全書的分析架構。這個歷史制度論下的災害風險函數分析，也可以運用到其他災難研究領域，例如水災與風災、疫情、甚至各種人為的災難風險。
除了具備戰後歷史上傷亡最慘重之天災的意義之外，九二一震災可能是世界上災害數據紀錄最完整的地震之一，相關研究馳名國際，這是九二一往生者與倖存者，用他們的生命經驗所留下的寶貴資產。然而，介紹九二一震災留下的防災經驗與學術進展之前，我們仍須回答最基本的問題：地震真的有那麼重要嗎？在有生之年，還會不會遇上集集地震這種巨震？
一、地震研究的重要性
自古以來，人類社群不斷遭受天災的死亡威脅，隨著科學革命與全球經濟發展，某些歷史上末日級的災難，例如蝗災、疾病或飢荒等，對人類的威脅程度看似不如以往，但是直到二十一世紀，地震仍然是全球最致命的天災之一。
相對於其他災難，地震特別要人命。
以國際間的災難統計報告來看，國際著名的慕尼黑再保險公司（Munich Re）2020年風險報告顯示，1980至2020年間，每年自然災害事件的發生次數從1980年約380起，上升到2020年約980起。若以比例來看，1980至2019年間，地震占每年自然災害的發生率僅約一成，其他八成以上皆為氣象水文災害，也就是颱風、暴雨或暴雪、乾旱、洪水、土石流與龍捲風等。若從災害損失來看，地質災害──主要是地震與海嘯──所造成全球自然災難經濟損失約為兩成，加起來仍遠低於極端氣候事件所造成的經濟損失，但是地質災害所造成的死亡人數累計，比例卻高達所有死亡人數的45%。
聯合國國際減災辦公室（UN office for Disaster Risk Reduction, UNDRR）在歷年的研究報告裡，也得到非常接近的死傷比例數據。例如在2019年的報告中，列出1989至2019年全球各國的前25起死亡人數最多的重大災難，地震相關災害就占其中14個事件，比例為56%，包括2004年12月印度洋地震及海嘯（印尼、斯里蘭卡、印度、泰國等22萬多人死亡）、2010年1月海地地震（22萬多人死亡）、2008年5月中國四川地震（8萬多人死亡或失蹤）、2005年10月巴基斯坦喀什米爾地震（7萬多人死亡），1990年6月伊朗地震（4萬人死亡）、以及2011年3月日本東北地震與海嘯（近2萬人死亡）等。
就全球單次災難死亡總人數的排行榜來說，地震與其引發的次生災害如山崩與海嘯等，顯然還是本世紀人類所面對的主要殺手之一。
全球地震模型（Global Earthquake Model, GEM），是一個由經濟合作發展組織的全球科學平台（OECD’s Global Science Forum）設立，以義大利為主要基地，而其中臺灣地震模型（Taiwan Earthquake Model, TEM），則由成功大學地球科學系饒瑞鈞教授、中研院地球科學研究所馬國鳳教授、臺灣大學地質科學系徐澔德教授所帶領之團隊開發。每年依據新累積的地震資料（見本書第三章），公布新版全球地震危害度、暴露度與風險分布圖，在風險評估上採取每平方公尺建築物的成本來估計，以紅色標示最高風險、橘色與黃色次之。
根據全球地震模型的估計，臺灣在全球各國的地震危害度排行上名列前茅。從2019年所繪製的圖1-1可以看出，臺灣幾乎全島均被標示為黃色，部分橘色或紅色，是全球地震危害度偏高的地區之一。
在臺灣的統計資料裡，三十年來最致命天災的排行榜首位（也是有史以來的第二名，僅次於1935年的地震），正是1999年的九二一震災。政府數據總計導致2,444人死亡或失蹤；排行第二名為2009年莫拉克風災，導致699人死亡或失蹤；而第三名的2001年桃芝風災則有111人死亡與103人失蹤；第四名2016年美濃震災亦導致117人死亡（其中115人在臺南永康維冠金龍大樓）；其餘多數天災的死亡人數均未超過百人，絕大部分均未超過40人。雖然臺灣每年平均遭遇超過三個颱風，水患常導致相當程度的經濟損失，然而與這些災難相比，強烈地震所造成的人員傷亡數量顯著偏高，總死亡人數仍是臺灣天災的榜首。
在臺灣，地震是最致命的天災，卻也是最難預測的極端事件之一，地震風險的測量與研究以及預測的困難，來自其巨大的不確定性。研究者必須蒐集各種歷史資料，掌握事件發生的時間、空間、強度與結構，以及此一時空當中的建築物與各種人口分布與其社會經濟條件，才能分解甚至預測地震風險與各種衝擊效應。臺灣位於環太平洋地震帶的高風險區域，因此，認識地震是臺灣社會與學界所必須面對的重要課題。然而，正是九二一震災的衝擊與傷痛，大幅推動臺灣地震風險研究的成長進度。
二、分解地震災害的風險函數
人類一輩子必須面對各種導致自己與親人失去生命的意外事故。在這些事故裡，有些發生機率較大，另一些機率較小，有些衝擊面極大，另一些僅影響個人，天災是其中之一。因此，所謂風險，就是某個時空範圍裡，人類社群生命福祉（well-being）受害損失期望值的總和。這個風險概念，可用於個人、家庭、社區或國家等不同的分析單位的死傷或經濟損失等。
在臺灣人的死亡風險裡，地震是影響總數極大、但出現機率較小而且不確定性極高的事件。在COVID-19疫情發生之前的2019年，臺灣民眾前十大死因之死亡人數合計13萬5,933人，占總死亡人數77.5%，蟬聯多年的首惡是萬病之王癌症（死亡率為每十萬人口212.9人）；第二名心臟病（死亡率為每十萬人口84.2人）；第三名則是肺炎（死亡率為每十萬人口64.4人）；第四名為腦血管疾病（死亡率為每十萬人口51.6人）；第五名為糖尿病（死亡率為每十萬人口42.4人）。前述死因多半都是健康議題，雖然也跟環境汙染、社會經濟變遷或飲食文化有關，卻不是集體性的流行病或災難。
十大死因第六名是事故傷害（死亡率為每十萬人口28.1人），包括各種天災、人禍所造成的死亡，其中交通事故傷亡通常超過一半而領先群雄，火災亦占相當比例。近年來雖然意外死亡率緩慢下降，每逢天災，在該年度十大死因裡，事故傷害死亡排名就會大幅提升，例如在1999年，集集地震就使得事故傷害死亡率，前進到臺灣民眾十大死因的第二名，僅次於癌症。因此，除了一般的死亡風險之外，震災、風災與瘟疫等重大災害，仍會顯著影響民眾的死亡風險。
（一）天災的風險函數與主要因子
臺灣是全球震災風險極高的地區之一，而且在本地死因當中也常占一席之地。在這種情況下，全球與臺灣的學者們，如何評估地震或氣候變遷等天災所造成的風險總合？依據聯合國政府間氣候變遷專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）與後續文獻，本書作者們採用風險函數來進行分析。某種天災的風險函數可以表示為：
風險=
f(危害度(hazard,+),暴露度(exposure,+),脆弱度(vulnerability,+),韌性(resilience,-),…)
從函數的依變量來看，此一風險是規模與機率相乘並加總的生命福祉損失期望值，其分布有時間與空間的向度，然而其操作化仍視研究主題而定，例如某國遭到全球流行病侵襲的頻率、每年的發生率（每十萬人中的新感染者比例）或死亡人數，亦可用於估計個人的天災或車禍死亡風險，或家庭與社區遭到風災與水災影響的經濟損失風險，因此可以是類別或連續變量。前述函數等式右側當中因子的正（＋）號代表擴大風險的因子，負（－）號代表降低風險的因子，顯示天災風險的總合期望值，至少受到下列四組因子影響：
（1）危害度，指的是造成意外事故的物理、化學或生物衝擊事件（例如傳染病）發生的期望值。以地震來說，就是指該地區地震發生的機率與地震規模，以及所引致的地震動大小和發生機率，與其他地質相關因素，例如斷層帶經過與否、所在斷層結構的位置──正斷層或逆斷層的上盤或下盤──或是其他地質災害現象，例如土壤液化與山崩等的發生機率與嚴重程度。這些分析必須結合地球科學、地質與地震學等不同學科的基礎研究，廣布地震偵測儀器、進行地層探勘、輔以衛星遙測等經驗資料，才能得到空間解析度高、古地震定年相對準確、可供理論預測的地震發生的機率模型。就連全球最知名的地球科學家也承認地震預測極為困難，不過隨著科技進步，即時的震災警報或較長時間的地震危害度評估，仍有可行性。
（2）暴露度，指的是受前述危害度衝擊的人口與財產總量，例如某個災區的總人口、人口密度或房屋總面積與資產總值等。根據每個研究分析的主題，對暴露度會採取不同的測量。一般而言，在總體層次，學者常用某個行政區域內的總人口。在個體層次，暴露度可能指家庭的人口數量、受衝擊的房屋面積，或可能受災的家戶所擁有的資產，例如農地面積。有些研究以估計建物對地震的耐受力為主，暴露度可能主要估計高風險建築物的數量或比例，進一步統計建材、建築結構、樓層數或樓地板面積等。此外，學界使用振動台等科技進行實驗，複製震波衝擊以了解各種建築物遭遇地震時的損壞模式。當然，建築物的品質與過去地震經驗所帶來的建築技術規範與工程改善，同樣重要。由於建築物老化、貧窮或貪汙使建築法規滯後、施工品質管理不善；工程經驗缺乏累積的國家或地區，會導致地震襲擊時的暴露人口與建築物面積大幅提升。例如，我們發現集合住宅倒塌，是九二一震災以來造成傷亡的重要因素，值得深入追究。
（3）脆弱度，通常指影響人們受災期望值的社會、經濟或身心條件。例如在個人層次，老弱婦孺、中下階級或低所得家庭、因族群或膚色受歧視的人群與貧困的社區、各種身心健康狀況所造成的行動能力障礙、或是女性照護家人的責任感等，遭遇災害風險時，都可能增加個人受災的機率；在總體層次研究中，前述弱勢群體透過居住地點、住房或公共工程品質較差、性別與文化歧視導致飲食的匱乏，或個人行動能力與公共交通不便等中介因素，也會提高受災死亡率。至於影響一國的脆弱度因素，包括經濟發展與貧富差距、醫療資源或品質、年齡或人口結構、政治經濟制度或性別歧視因素等。總之，天災風險反映了社會不公，全球各國與一國之內的弱勢群體，包括弱國與窮人，相對於強國與富人，通常有較高機率在天災人禍中受害。
（4）韌性，通常指在災難中有助於社群或個人因應受災衝擊與災後復原的特質與條件，包括家庭財富、政治參與、心理健康等。因此，韌性有不少因素與脆弱度相互重疊或成反向關係，即脆弱度高者有時韌性也較低。近年來，學者發現韌性與人際之間的社會網絡密切相關。許多研究證實，社會網絡對災難緊急應變與災後重建⸺包括物質與心理復原──有重要影響。例如，美國學者Eric Klinenberg針對1995年的芝加哥熱浪研究發現，缺乏社會網絡而且貧困的老人或街友，由於住所沒有空調、社區沒有醫療照護資源，因此減少其風險感知與因應能力，又缺乏他人如子女協助時，最容易在熱浪中喪生；此外，阪神地震後，日本學者大谷順子針對集中安置老人公寓研究指出，災後建築物雖然更堅固安全，在缺乏人際網絡扶持下，災民更常自殺或「孤獨死」；對美國卡崔娜（Katrina）風災後紐奧良市復原的研究顯示，在教會等公民團體或社會網絡協助下，越南少數族群的恢復情況比白人社區更好，上述社會網絡常被稱為「社會資本」（social capital）。值得注意的是，各種被稱為「社會資本」的特質，例如個人關係、社團參與、制度信任與投票行為等，在不同災害類型與災後各種復原項目裡，會發揮不同的效應。當然，學術文獻裡有很多其他概念與災難風險、脆弱度或韌性相關，例如與脆弱度非常類似、但主要用在自然生態或動植物棲地破壞的「敏感性」（sensitivity）、或是公共衛生傳染病研究裡的「易感染性」（susceptibility），指的常是混合了疾病的傳染特性，例如由於免疫能力的差異而導致老年或幼年者容易受害的傳染病，但是也反映健康不平等的社會經濟因素；與韌性非常類似的概念包括緊急應變期間的短期「因應行為」（coping behavior）、「因應能力」，以及往往混合減少脆弱度與提高韌性的長期「調適能力」（adaptive capacity），或是定義更廣泛也較模糊的「永續性」sustainability）等。
對每種不同類型的災難來說，上述的危害度、暴露度、脆弱度、韌性所造成的生命福祉損失期望值比重不同，例如地震的危害度與暴露度相當重要、疫情亦然；然而對氣候變遷與極端氣候事件的學術社群來說，可能更著重脆弱度與韌性議題，並且傾向使用調適能力或永續發展等更長期的概念。不過，對於震災風險研究而言，「敏感性」、「易感染性」、「調適能力」等概念，似乎不如「脆弱度」與「韌性」來得適用。因此本書仍以IPCC的概念為主，擴展到震災風險函數，以脆弱度指涉影響災前人類受害期望值的社會因素，以韌性指涉影響災後人類復原期望值的社會因素，希望在震災風險研究裡運用概念時，提供相對清晰的學術定義，而且有助於防災政策的實踐。